《Large Language Models for Subjective Language Understanding: A Survey》总结与翻译一、文章主要内容总结该综述聚焦大型语言模型（LLMs）在主观语言理解领域的应用，系统梳理了相关研究进展，具体内容可分为以下核心模块：1. 主观语言理解的核心界定定义与多视角解读：从语言学视角，主观语言是说话者视角的语言编码，通过观点形容词、情态动词、第一人称表述等标记体现；从认知视角，需结合“心智理论”（ToM）推断说话者内心状态（情绪、意图、信念），涉及共情与语境推理。关键特征：具有歧义性与微妙性（如“Yep, right”可表认同或讽刺）、非字面含义（隐喻、习语、幽默）、隐含上下文依赖（文化常识、领域知识）、评价主观性（标注者分歧大）、偏见关联性（反映个人/社会偏见）四大核心特征。任务 taxonomy：涵盖8类核心任务，按属性分为三类——情感类（情感分析、情绪识别）、比喻类（讽刺检测、幽默检测、隐喻识别）、其他主观类（立场检测、意图检测、美学识别），明确各类任务的定义、目标与应用场景（如情感分析用于舆情监测，美学识别用于创意内容评价）。2. LLMs适配主观语言理解的优势